割草机器人工作区域建立研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1.绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 智能割草机器人发展现状 | 第9-10页 |
| 1.3 选题的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的主要内容和安排 | 第11-13页 |
| 1.5 本章小节 | 第13-14页 |
| 2.工作区域建立预处理研究 | 第14-24页 |
| 2.1 工作区域建立预处理概述 | 第14页 |
| 2.2 采集草地图像噪声分类 | 第14-16页 |
| 2.3 传统去噪相关技术介绍 | 第16-18页 |
| 2.4 滤波器的选择 | 第18-19页 |
| 2.5 基于模糊判断的改进高斯滤波器 | 第19-20页 |
| 2.6 本章实验仿真与分析 | 第20-23页 |
| 2.7 本章小节 | 第23-24页 |
| 3.TV模型下的MSR去雾算法研究 | 第24-36页 |
| 3.1 图像去雾相关技术介绍 | 第24-25页 |
| 3.2 颜色空间及其转换 | 第25-27页 |
| 3.3 Retinex去雾算法研究 | 第27-29页 |
| 3.4 整体变分模型 | 第29-30页 |
| 3.5 颜色恢复与校正 | 第30-31页 |
| 3.6 本文算法设计思路与分析 | 第31-32页 |
| 3.7 本章实验仿真与分析 | 第32-35页 |
| 3.8 本章小节 | 第35-36页 |
| 4.工作区域边缘检测技术研究 | 第36-52页 |
| 4.1 工作区域边缘检测概述 | 第36-37页 |
| 4.2 传统图像分割相关技术介绍 | 第37-43页 |
| 4.2.1 阈值分割相关技术介绍 | 第37-41页 |
| 4.2.2 形态学图像处理技术介绍 | 第41-43页 |
| 4.3 传统分割方法效果分析 | 第43-44页 |
| 4.4 基于可变结构元素的草地边缘检测策略 | 第44-47页 |
| 4.5 本章算法实验仿真 | 第47-48页 |
| 4.6 基于固定阀值的最小二乘法直线检测研究 | 第48-51页 |
| 4.7 本章小节 | 第51-52页 |
| 5.总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录：攻读学位期间发表的学术论文及参与项目 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
